基于重要边缘点的时间序列异常模式检测算法

在分析边缘算子的思想和现有时间序列模式表示方法基础上,将边缘点方法和重要点方法相结合,提出了基于重要边缘点的时间序列模式表示算法。算法按各观测点的边缘化程度,提取重要的边缘点将时间序列分成多个子线段,通过分析直线段之间的相似性,发现异常的序列模式。从理论和实验两方面对算法进行了分析和验证,结果表明,算法复杂度较低,模式表示误差小,能够满足大规模时间序列数据模式表示的要求。     

基于学习者画像的数据库课程教学改革研究

针对现有数据库基础课程教学无法满足学生多样化需求为背景,本文引入问卷调查获取学生个性化特征,根据学习者的基本信息、行为数据、态度数据以及学习结果对其进行画像,将具有相同学习行为的学生形成群体,按学生个人能力和需求给予个性化教学,并及时对学生学习过程进行干预,设计形成以人为本的差异性和多元化数据库课程教学新模式。     

长江经济带农业水资源利用效率时空差异分析

长江经济带水资源总量充沛,但人均水资源量以及单位面积耕地占有量处于较低水平;农业用水量超过供水总量的50%,而农业水资源利用效率低。研究长江经济带农业水资源利用效率对保护长江具有重要的现实意义。基于Malmquist-Panel Data两阶段模型,对长江经济带农业水资源利用效率的时空差异特征及其影响因素进行了分析研究。分析结果表明:经济发展水平、第一产业固定资产投资额、水资源禀赋、节水农业发展水平、"长江经济带"国家战略的实施、区域变量以及部分时间变量等对农业水资源利用效率具有显著的正向影响,而种植结构即粮食播种面积占比则有着显著的负向影响;长江经济带农业水资源利用效率时空差异特征明显。因此,对于长江经济带,应因地制宜、合理规划农作物种植结构;同时,加强地区间的技术交流与合作,实现长江经济带整体发展与各区域特色发展协同共进。     

听力课DFI 教学法

根据英语听力理解在认知、语言等方面的固有特点,提出了针对英语专业低年级英语听力的DFI(Differentiation Facilitation Integration,即分层教学)听力教学法,即针对不同听力水平的学生设计不同的任务,教师给予听力策略上的指导和训练,综合听力、口语两项技能的英语听力综合教学法,同时具体介绍了该教学法的设计和实践过程。     

骨髓成骨细胞在碱热处理的磷灰石涂层钛表面的分化增殖研究

为了研究骨髓基质细胞转化的成骨细胞在碱热处理的涂层磷灰石钛表面的分化增殖，将钛片经过碱热处理后，浸泡于与类似体液的环境进行表面磷灰石涂层。应用骨髓成骨细胞作为实验工具，观察体外细胞在处理的涂层钛片上的生长，碱性磷酸酶以及降钙素的分泌。在早期，有磷灰石涂层的钛片成骨细胞黏附高于对照组；在晚期，两组之间没有明显差异；成骨细胞分化的标志——碱性磷酸酶活性和降钙素的表达，磷灰石涂层组都明显高于对照组。研究表明：碱热处理的磷灰石涂层钛能够促进成骨细胞黏附，有利于细胞向成骨分化。     

A pseudo-spectral scheme for the approximate solution of a time-fractional diffusion equation

We consider an initial-boundary-value problem for a time-fractional diffusion equation with initial condition u₀(x) and homogeneous Dirichlet boundary conditions in a bounded interval [0, L]. We study a semidiscrete approximation scheme based on the pseudo-spectral method on Chebyshev–Gauss–Lobatto nodes. In order to preserve the high accuracy of the spectral approximation we use an approach based on the evaluation of the Mittag-Leffler function on matrix arguments for the integration along the time variable. Some examples are presented and numerical experiments illustrate the effectiveness of the proposed approach.     

基于前景理论和统计推断的区间数多准则决策方法

针对准则权重不完全确定且准则值为区间数的多准则群决策问题,提出一种基于前景理论的多准则决策方法。基于统计推断原理,以各准则下的方案值为样本推断其发生的概率,进而确定期望值参考点。基于区间数可能度确定价值函数,以方案区分度最大为目标构建非线性优化模型并确定方案排序。最后,通过实例分析表明了所提出方法的有效性和可行性。     

红外瓦斯传感器检测中噪声点研究

针对红外瓦斯传感器检测瓦斯浓度时易受到温度、压力等物理环境的影响而存在检测浓度值不准确的问题,提出一种结合分化距离与K-means算法方法找出瓦斯浓度数据集中的噪声点.该方法混合了分化距离和K-means算法的优点.对实验设计的传感器采集的瓦斯浓度数据集进行距离分化;运用K-means算法与孤立度系数结合法找出采集数据集中的噪声点并直接丢弃噪声点;通过均值法计算瓦斯浓度.实验结果表明:测量误差小于1％,精度高.     

自动微分在隐式曲线绘制中的应用

自动微分是用于计算多变量函数的导数和偏导数的一种微分技术,在给定一个多变量光滑函数值的程序代码后,可以很容易地利用自动微分来实现有关导数和偏导数的精确计算。将自动微分技术与泰勒方法相结合应用到计算机图形学领域隐式函数曲线绘制的细分算法中,并与未使用自动微分技术前的隐式曲线绘制方法作比较和分析,展示了自动微分方法在绘制隐式曲线方面的优势。     

Resource allocation optimization for quantitative service differentiation on server clusters

The goal of service differentiation is to provide different service quality levels to meet changing system configuration and resource availability and to satisfy different requirements and expectations of applications and users. In this paper, we investigate the problem of quantitative service differentiation on cluster-based delay-sensitive servers. The goal is to support a system-wide service quality optimization with respect to resource allocation on a computer system while provisioning proportionality fairness to clients. We first propose and promote a square-root proportional differentiation model. Interestingly, both popular delay factors, queueing delay and slowdown, are reciprocally proportional to the allocated resource usage. We formulate the problem of quantitative service differentiation as a generalized resource allocation optimization towards the minimization of system delay, defined as the sum of weighted delay of client requests. We prove that the optimization-based resource allocation scheme essentially provides square-root proportional service differentiation to clients. We then study the problem of service differentiation provisioning from an important relative performance metric, slowdown. We give a closed-form expression of the expected slowdown of a popular heavy-tailed workload model with respect to resource allocation on a server cluster. We design a two-tier resource management framework, which integrates a dispatcher-based node partitioning scheme and a server-based adaptive process allocation scheme. We evaluate the resource allocation framework with different models via extensive simulations. Results show that the square-root proportional model provides service differentiation at a minimum cost of system delay. The two-tier resource allocation framework can provide fine-grained and predictable service differentiation on cluster-based servers.